
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 45.146.54.159 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
45.146.54.159 has been assigned a threat score of 75/100 (High). A este nivel de amenaza, la IP se considera de alto riesgo. Las reglas del firewall deben actualizarse para denegar el tráfico de esta fuente.
The following attack categories were identified:
45.146.54.159 está registrada en San Francisco, United States, operando en la red de F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. La dirección ha estado activa durante 1 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 72 solicitudes marcadas a una tasa de ~72/día. La dirección opera como un nodo de salida VPN/proxy. Los atacantes enrutan el tráfico a través de servicios de anonimización. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 151 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 75/100 indica un actor malicioso confirmado.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.